实习基地建设与人才培养的探讨

阐述了实习教学基地的建设及为提高学生的实践动手能力进行的实习教学改革所做的工作,并给出了一些建设性的建议。     

基于改进分水岭算法的粘连大米图像分割

大米检测过程中大米图像籽粒粘连给后续大米检测、分析等处理带来较大困难,为此提出了一种有效的改进分水岭分割算法,先对二值图像采用不同的结构元素作极限腐蚀形成不同的距离图,再对这些距离图分别利用分水岭算法得到分水岭图像,最后提取真实分水岭得到最终分割图像,并与其它分水岭算法相比较。实验结果表明,该算法既能更有效地分割粘连颗粒,又能有效地抑制过分割现象。     

一种有效的Gk-prototypes聚类算法

针对传统的聚类算法对初始聚类中心敏感、只能对单一属性聚类且聚类效果有时欠佳等不足,提出了一种能处理数值属性和分类属性的Gk-prototypes聚类算法。在经典的k-prototypes聚类算法的基础上,利用去模糊相似矩阵来构造粗粒子集,结合粒计算和最大最小距离法确定初始聚类中心,并改进了目标函数。实验结果和理论分析表明,Gk-prototypes聚类算法与其他基于k-prototypes的改进算法相比,聚类更准确,有效性更好,鲁棒性更强。     

基于爱因斯坦t-模的模糊联想记忆的学习算法

为神经网络提供有效学习算法是神经网络研究的关键问题。文章利用t-模的伴随蕴涵算子,为基于Max和Tes合成的模糊联想记忆网络Max-TesFAM提供了一种新的学习算法,此处Tes是由爱因斯坦提出的一种t-模算子。从理论上严格证明了,只要Max-TesFAM能完整可靠地存储所给的多个模式对,则该新的学习算法一定能找到使得网络能完整可靠存储这些模式对的所有连接权矩阵的最大者。最后,用实验说明了所提出的学习算法的有效性。     

一种能实现弱T范数簇运算的模糊神经元模型

基于T／S范数提出了一种新神经元模型，它实际代表了一个神经元数，对文献[3]神经元模型的推广，且能实现广义的“与、或和平均”运算，通过适当地选择T－范围和S－范数，该模型能实现T／S范数簇运算，本文也讨论了该模型对某些运算的封闭能力，以便对由这种神经元构成的网络进行简化时提供依据。     

一种基于主色调匹配的图像检索方法

在基于内容的图像检索中,颜色作为图像的一种重要视觉信息已得到广泛的应用,主色调可以反映一幅图像的基本面貌,其实质就是用较少的颜色来表示原图像,并且在视觉上与原图像相似,由此,在均匀颜色空间中利用聚类分析的方法将色彩聚类为几种主要颜色,从而实现对颜色的量化,并利用直方图表示主色信息,最后采用直方图交叉算法进行图像的相似度匹配,取得了满意的实验效果。     

带参数的模糊推理合成法则的性质研究

本文对模糊专家系统、模糊决策支持系统和模糊控制系统中常用的Zadeh的模糊推理合成法则CRI进行了推广,提出了带参数的模糊推理合成法则.该法则克服了传统的CRI法则的若干不足之处,能在极弱条件下满足肯定前件的假言推理,否定后件的拒取式推理,否定前件的假言推理,具有推理的逼近性.因为在本方法中已降低了模糊蕴含关系R的关键性地位,所以无须慎选适宜的R.通过参数的调整,本方法具有灵活性和准确性.本文给出了参数的具体取值方法.     

改进量子粒子群算法的模糊神经网络水质评价

传统的粒子群算法训练神经网络的水质评价模型有学习速度慢,容易陷入局部最优和精确性不高的缺点。为了克服模型的缺点,提出了利用改进的自适应量子粒子群算法训练T-S模糊神经网络的新模型,新的自适应量子粒子群算法通过在算法中引入聚集度的概念,使得算法可以在迭代中自适应地调整收缩扩张系数,让算法更具动态自适应性。新的模型结合了量子粒子群算法和T-S模糊神经网络的优点,提高了模型的泛化能力。通过对东江湖流域站点2002到2013年的水文数据进行实验,结果显示,该模型比其他神经网络模型的评价结果具有更高的效率,适合被用于日常水质评价工作。     

应用改进视觉显著性度量方法进行图像分割

视觉注意机制是人类与生俱来的特有属性.在视觉注意机制的协助下,人类视觉系统可以有选择性地针对视觉信息进行处理并有效解决有限信息处理资源与海量视觉信息之间的矛盾.与现有基于计算机视觉机制的图像分割方法比较,本文提出改进视觉显著性度量方法生成的系统显著图能够更加准确表现原始图像中各个像素点的显著性值,根据系统显著图进行阈值分割便可以对前景目标和背景区域进行区分,不需要加入其他方法,这样既可以降低运算时间复杂度,又可以使得图像分割结果更符合人类视觉特点.本文算法对于包含前景目标可得到优良的图像分割结果,但本方法对于背景较复杂同时前景目标模糊的原始图像的图像分割效果不够理想.     

多重多维模糊推理算法的连续性和逼近性

针对多重、多维模糊推理情形,细致地研究了几类模糊推理算法是否满足连续性和逼近性,并进一步讨论了这几类算法对逼近误差的传播性能。把模糊推理算法看成是一个模糊集合到另一个模糊集合的映射,选用海明距离作为两模糊集的距离度量方法,证明了在模糊假言推理和模糊拒取式推理情形,几类多重多维模糊算法都拥有连续性。当多重多维模糊算法满足还原性时就具有逼近性;该模糊算法都不会放大逼近误差。结果对构建模糊控制系统和模糊专家系统时选用和分析模糊推理算法有一定的指导作用。